本文系统解析大模型领域的六大类岗位（技术研发、算法、数据、产品、深度学习和垂直领域），详细说明各岗位职责、技能要求及招聘标准。从搭建模型框架的研发工程师，到优化算法的技术专家，再到连接技术与市场的产品经理，以及医疗、教育等垂直领域的特色岗位，为从业者提供清晰的职业发展路径。文章强调AI行业人才缺口大、前景广阔，并附有免费学习资源，帮助读者掌握大模型技术，找到适合自己的发展方向。

ToPG提出了一种创新的命题级RAG解决方案，通过构建"实体-命题-段落"异构图实现了三种智能搜索模式：Naive（单跳事实）、Local（多跳推理）和Global（抽象/综述）。该方法采用查询感知游走技术，解决了传统RAG在粒度与结构上的权衡难题。实验表明，ToPG在复杂场景下F1值提升11%以上，相比GraphRAG节省30%以上的token消耗，同时在单跳、多跳和抽象问答

摘要： DeepSeek V4通过五大技术突破（MoE范畴论区隔、OCR降维、自验证体系、mHC降幻觉、Engram存算分离）显著提升编码、长文本处理能力，或将赶超Claude、接近Google水平。行业趋势显示，主流基模能力将趋同，推理模型和多模态技术价值有限。Google与DeepSeek成为技术突破核心力量，分别侧重理论本质与工程巧思。未来可能转向第二范式，通过假设-数学验证探索新边界。学习

知识蒸馏是一种让大模型（教师模型）向小模型（学生模型）传递知识和思考方式的技术。通过软标签（概率分布）和特征对齐（中间层推理路径）两种方式，学生模型不仅能学习正确答案，还能理解推理过程。这项技术不仅实现了模型压缩，更构建了AI能力传承的生态策略，使轻量级模型获得接近大模型的智能，推动AI在终端设备的普及应用。知识蒸馏是AI普惠化的关键技术，让算力有限的设备也能拥有强大的AI能力。

本文介绍嵌套学习(Nested Learning)新范式，将模型、优化器和记忆视为多层级优化系统。基于此视角提出HOPE架构，模仿人脑多频率工作机制，实现真正的持续学习能力。实验证明，该架构在语言建模、长上下文推理等任务上全面超越现有模型，为构建能持续学习和成长的AI系统奠定基础。

1.工商银行：大模型技术体系布局・工商银行体系化推动大模型企业级技术能力建设，按照 “三大支柱、1+X 范式、两全平台、全域生态” 的建设思路，建成集 “算力、算法、数据、工具、能力、安全、应用、生态” 于一体的企业级千亿金融大模型技术体系，并打造 “工银智涌” 大模型品牌，内外协同赋能，实现 “人工智能 + 金融” 新生态。2 工商银行：面向云智融合的智算能力建设・为了支撑人工智能技术规模化应用

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模

本文系统解析大模型规模法则，详解大模型"大"的多维体现（参数规模、训练数据、计算量、上下文长度），探讨参数规模与模型架构、训练数据和算力的关系，介绍参数计算方法及反向传播过程，分析参数规模极限及硬件资源估算方法，帮助读者理解大模型技术原理及工程实践。

大模型产品经理成为未来5年黄金职业，年薪50W-120W。转行需掌握技术理解力、数据洞察力等5大核心能力。零基础可分三阶段学习：1-2月基础夯实，2-3月专项突破，1-2月项目实战。需避免算法调参、忽视垂直领域等误区。通过系统学习和实践，普通人可抓住AI时代红利实现职业跃迁。大模型正重塑各行业，掌握AI技能者将获得显著竞争优势。

本文系统梳理了AI大模型领域的四大核心岗位方向：数据治理（数据清洗、ETL等）、平台搭建（分布式训练、集群管理）、模型算法（搜推、对话机器人等）和部署落地（推理加速、端侧部署）。文章指出数据治理和平台搭建等工程方向是新人更容易入门的切入点，强调大模型成功不仅依赖算法创新，更需要强大工程基建支撑。针对转行者提出实用建议：聚焦垂直领域积累经验、培养数据敏感度、避免过度沉迷算法调优，并推荐从工程方向入手